​​用Python合并多个Excel表格既高效又灵活，只需借助pandas库即可快速实现数据整合，适用于批量处理、自动化办公等场景。​​ 以下是具体方法和注意事项：

1. ​​安装必备工具​​
   使用pip install pandas openpyxl安装pandas和openpyxl库，后者用于处理Excel文件格式。确保所有待合并的Excel文件格式一致（如列名、数据类型），避免合并后数据混乱。

2. ​​读取与合并数据​​
   通过pd.read_excel()逐个读取文件，再使用pd.concat()合并。例如：

   python复制
   import pandas as pd
   file_paths = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx']  # 替换为实际文件路径
   data_frames = [pd.read_excel(file) for file in file_paths]
   merged_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)

3. ​​处理常见问题​​

   • ​​重复数据​​：用merged_data.drop_duplicates()删除重复行。
   • ​​缺失值​​：通过fillna()填充或dropna()删除缺失值。
   • ​​多Sheet合并​​：指定sheet_name参数读取特定Sheet，如pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1')。

4. ​​批量处理与优化​​
   若文件较多，可用os.listdir()自动获取文件夹内所有Excel文件：

   python复制
   import os
   folder_path = 'path_to_folder'
   file_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

5. ​​保存结果​​
   合并后数据通过to_excel()保存为新文件：

   python复制
   merged_data.to_excel('merged_output.xlsx', index=False)  # 不保留行索引

​​总结​​：Python合并Excel的核心是pandas的concat()函数，结合文件批量处理和异常数据清洗，可大幅提升效率。建议合并前备份原始数据，并验证合并结果的完整性。